• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.337-345
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• 2020

The Weapon-Target Assignment(WTA) problem can be formulated as an optimization problem that minimize the threat of targets. Existing methods consider the trade-off between optimality and execution time to meet the various mission objectives. We propose a multi-agent reinforcement learning algorithm for WTA based on mean field game to solve the problem in real-time with nearly optimal accuracy. Mean field game is a recent method introduced to relieve the curse of dimensionality in multi-agent learning algorithm. In addition, previous reinforcement learning models for WTA generally do not consider weapon interference, which may be critical in real world operations. Therefore, we modify the reward function to discourage the crossing of weapon trajectories. The feasibility of the proposed method was verified through simulation of a WTA problem with multiple targets in realtime and the proposed algorithm can assign the weapons to all targets without crossing trajectories of weapons.

• 디자인학연구
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• 제16권4호
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• pp.141-150
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• 2003

게임산업은 21세기 정보화 사회의 문화 컨텐츠 산업의 한 분야이다. 멀티미디어, 3차원 그래픽, 3차원 음향, 가상현실 분야, 캐릭터 산업 등과 맥락을 같이 하는 핵심 기술 집약 산업이며, 문화적 파급효과와 규모가 점점 커지고 있는 산업이다. 그러나 국내의 게임 개발 능력은 선진 미국이나 일본에 비하여 낙후되어 있다. 정책적으로 게임 개발 지원 사업이 행하여지고 있으나 게임 컨텐츠 영역보다는 인터넷 게임 혹은 3차원 그래픽 엔진 개발 등 게임 소프트웨어 엔진 개발에 치중되어 있는 것이 현실이다. 한편 미국 PC게임 시장에서 만 8세 이하의 아동용 게임 시장은 전체 게임 시장의 삼분의 일을 차지하는 거대 시장이다. 재미요소와 교육요소가 접목된 아동용 게임은 컨텐츠 위주의 산업으로 짧은 개발 기간에 고부가가치를 창출 할 수 있는 산업이기 때문이다. 본 연구는 기존의 컴퓨터 게임에 관해 고찰하고, 아동의 연령별 특징에 적합한 게임요소의 추출과 새로운 게임 컨텐츠를 제안한다는 것을 목적으로 한다. 앙케이트 조사와 프로토콜 분석 및 연령별 성장기 특징의 문헌조사를 통해 기존의 게임장르에 추가하여 'Asports', 'Asim' 'U.J RPG', 'S＋RPG'가 성장기별 아동 발달에 유익하다는 결론을 도출 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.33-36
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• 2000

To create a more realistic soccer game derived from TV images, we are developing an image synthesis system that generates 3D image sequence from TV images. We propose the method for the team and the pose recognition of players in TV images. The representation includes camera calibration method, team recognition method and pose recognition method. To find the location of a player on the field, a field model is constructed and a player's field position is transformed by 4-feature points. To recognize the team information of players, we compute RGB mean values and standard deviations of a player in TV images. Finally, to recognize pose of a player, this system computes the velocity and the ratio of player(height/width). Experimental results are included to evaluate the performance of the team and the pose recognition.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.169-185
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• 2017

인터넷과 모바일 사용이 일상화되고 활용 범위가 넓어지면서 어디서나 온라인에 접속해 일을 처리하고 결정을 내리는 속도가 매우 빨라지고 있다. 기존 행동실험경제학 연구 분야에서 종속변인은 주로 점수나 상금 같은 수행 결과였으나, IT 발전과 함께 변화하는 시대적 흐름을 고려할 때, 의사결정의 '시간'도 온라인에서 중요한 결과변인으로 다룰 필요가 있다. 이 연구는 온라인의 전파성과 익명성에 주목해 돌발적 정서와 사회적 거리라는 심리적 변인이 온라인 지네 게임 속 의사결정 시간에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 실험 결과, 게임수행시간은 분노조건에서 짧고, 행복조건에서 긴 경향이 있었다. 또 타인보다 지인과 게임을 할 때 게임수행시간이 더 길었다. 집중에 어려움을 느끼는 사람일수록 게임시간이 짧아졌고, 복잡한 문제를 싫어하는 사람일수록 자기 결정의 이유를 설명하는 데 시간을 짧게 쓰는 것으로 나타났다. 이 연구는 기존 연구에서 주목받지 못했던 의사결정시간을 결과 변인으로 다뤘다는 점에서, 그리고 온라인 의사결정 맥락에서 심리적 변인의 효과를 탐색했다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구로 다른 온라인 의사결정 상황이나 심리적 변수들을 고려한 확장연구들이 가능할 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.268-282
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• 2022

One of the most important technologies today is augmented reality technology, it allows users to experience the real world using virtual objects that are combined with the real world. This technology is interesting and has become applied in many sectors such as the shopping and medicine, also it has been included in the sector of education. In the field of education, AR technology has become widely used due to its effectiveness. It has many benefits, such as arousing students' interest in learning imaginative concepts that are difficult to understand. On the other hand, studies have proven that collaborative between students increases learning opportunities by exchanging information, and this is known as Collaborative Learning. The use of multimodal creates a distinctive and interesting experience, especially for students, as it increases the interaction of users with the technologies. The research aims at developing collaborative framework for developing achievement of 6th graders through designing a framework that integrated a collaborative framework with a multimodal input "hand-gesture and touch", considering the development of an effective, fun and easy to use framework with a multimodal interaction in AR technology that was applied to reformulate the genetics and traits lesson from the science textbook for the 6th grade, the first semester, the second lesson, in an interactive manner by creating a video based on the science teachers' consultations and a puzzle game in which the game images were inserted. As well, the framework adopted the cooperative between students to solve the questions. The finding showed a significant difference between post-test and pre-test of the experimental group on the mean scores of the science course at the level of remembering, understanding, and applying. Which indicates the success of the framework, in addition to the fact that 43 students preferred to use the framework over traditional education.

• 한국산업보건학회지
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• 제16권4호
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• pp.334-345
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• 2006

The objectives of this study were to analyze and compare 24 hrs personal exposure levels of MF at microenvironments such as home, school, educational institute, internet pc game room, transportation, and other places according to time activity patterns using various metrics for children attending the primary schools located near and away from the power lines, and to characterize the major microenvironments and impact factors attributed personal exposure level. The study was carried out for 44 children attending a primary school away from the lines(school A) and 125 children attending a school away from 154 kV power lines(school B), all who aged 12 years and were 6 grade, from July 2003 to December 2003. All participants filled in a questionnaire about characteristics, residence, use of electrical appliances and others. Children wore a small satchel in which EMDEX II and Lite (Enertech, Co. Ltd) and a diary of activity list for period of registration in 20 minutes blocks. All statistical calculations were made with the SAS System, Releas 6.12. The summary of results was presented below. First, about the characteristics of subjects, there no differences between two groups. The subject almost spent about 56 % of their time at home and about 20~25 % of their time at school. Fifty percent of children spent 2 hours at private educational institutes. Second, the personal exposure measurements of children in school B was statistically higher than those of children in school A by various metrics such as arithmetic mean, geometric mean, percentile(5, 25, 50, 75, 95), maximum, rate of change metric, constant field metric. The arithmetic and geometric mean magnetic fields during the time the children were at school B were 0.98 and $0.86{\mu}T$ and were about 23 times higher than those of children were at school A. In conclusion, the significant major determinants of personal exposure level is the distance from the power line to microenvironments.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.51-59
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• 1999

본 논문에서는 축구 경기 자동 분석을 위한 첫걸음으로 일반적인 축구 경기 영상열에서 선수 및 공을 추적하고 영상 모자의 기법을 이용해서 운동장 모델 상에서 선수가 움직인 궤적을 알아내는 기법을 제시한다. 여기서 일반걱인 축구 경기 영상열이란 극도의 zoom-in 또는 zoom-out 아닌 경우로 TV 카메라가 공을 쫓아 자연스럽게 움직이는 상황의 영상을 말한다. 이러한 영상열로부터 선수의 궤적을 구하기 위해선 다음과 같이 크게 세 가지 문제를 해결해야한다. 첫째로 입력 영상에서 운동장 부분을 추출하는 문제, 둘째로 선수 및 공을 추적하고 선수들의 팀을 구분하는 문제, 마지막으로 영상에서의 선수의 위치를 실제 운동장 좌표로의 변환을 통해 선수가 움직인 자취를 운동장 모델 상에서 구하는 문제가 그것이다. 운동장의 추출은 칼라 정보를 이용하였고 이 추출된 운동장 영역 하에서 템플릿 매칭과 Kalman 필터링을 이용하여 선수와 공을 추적했다. 선수간 겹침 문제에 대해서는 CHBP(Color Histogram Back-Projection) 기법을 적용했다. 특히 선수가 운동장에서 움직인 궤적을 구하기 구하기 위해서 입력 영상에서 보이는 특징점들을 이용하여 운동장 모델 좌표와 입력 영상 좌표간의 변환을 구하고 이를 통해 운동장 모델에서의 선수의 위치를 구했다. 이때에 입력 영상에서 특징점이 충분치 않을 경우 영상 모자익 기법을 이용하여 특징점이 보이는 영상과의 좌표 변환 관계를 구함으로써 해결하였다. 실험적으로 실제 TV에서 방영된 축구 경기 영상열에 제안된 방법을 적용하여 얻어진 결과를 보인다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.